三维数据处理

特征点描述及匹配

描述方法1：
shape distribution

描述方法2：
shape context

点云特征：
几何特征：法向量，曲率等 统计特征：顶点间的几何关系及顶点的特征分 布 拓扑特征：突出特征点，骨架，Reeb图等。


点云拓扑特征
突出特征点 临界点 拓扑环 Reeb图 骨架


特征点计算注意事项
固定尺度or变化尺度 算子的可重复性，可区分性，计算效率 噪音，杂波，遮挡，视角变换 算子的局部坐标系 是否需要变换

局部坐标系变换

示例1：
NARF keypoint

特征描述算子


ShapeContext3D Clustered Viewpoint Feature Histogram (CVFH) descriptor Fast Point Feature Histogram (FPFH) Normal Aligned Radial Features(NARF) ……
天津大学自动化学院模式识别 侯谨毅

三维数据的类型
体素数据 网格数据 点云数据 距离图像

体素数据
网格数据
距离图像
点云数据

三维数据的处理方式
体素数据与距离图像：数字图像处理的扩展。 （视频也可以看做体素数据） 网格数据和三维点云：定义新的计算框架。


三维数据类型转换
图：Martching cube 算法
2D/3D角点 Intrinsic Shape Signatures keypoints BRISK interest points Normal Aligned Radial Feature keypoints Scale Invariant Feature Transform keypoints


典型的拓扑特征提取技术
Reeb图：从连通区域的角度来计算三维模型拓 扑结构 中轴线（骨架）:从三维模型骨架的角度来计算 三维模型的拓扑结构


测地线和测地距离
测地线 测地线是连接曲面上给定的两点之间的 最短路径。 该路径被约束在模型的表面，曲面上两点之间 的测地线的长度就是这两点之间的测地距离。

பைடு நூலகம்三维数据开源工具包
Opengl Visualization Toolkit Point cloud library ……

PC L
VTI
VT K OPEN GL

点云数据处理组成

Kd 树示例

Oc 树示例

滤波
滤波函数库包含局外点（outlier）和噪声点 （noise）的去除。

欧式距离和 测地距离

Reeb 图：定义于模型上的连续函数所确定 的骨架

骨架提取技术
细化、距离变换、Level Set 方法 计算量很大，孔、洞敏感，对噪声的鲁棒性较 差。


研究方向：
如何利用不同骨架进行形状描述。 基于骨架的形状分解。 基于骨架的三维点云的重建与测量。 复杂形状的骨架提取的一般方法。
示例： 对于一个点，给定领域的大小，计算领 域内相邻的数据点。当领域内的点数小于阈 值时，作为局外点滤除。

特征
（geometrical patterns ）。这个模式可以通过 该点领域内的点集描述得到。 最常见的几何点特征如表面的法向量和表面的 曲率。可以采用特征分解的方法求取特征值和特 征向量。最小的特征值对应的特征向量即是法向 量。曲率可以由下面的公式得出。

三维数据的形式 数据形式之间的相互转化 工具包中重点介绍pcl库 点云拓扑特征描述

3D 特征用于描述空间中某一位置的几何模式
图：法向量和领域
图：特征（曲率）

关键点
关键点指一些比较独特，比较稳定（stable） 的点。一般来讲，关键点的数量比较少。关键点 的确定可以和局部特征描述子一起使用。利用关 键点和其描述算子，可以形成一个对原始数据的 紧凑而且可以区分的表达。

一些关键点求取算法